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人工智能在城市水资源需求预测中的应用
说明
提高模型精度是优化过程中的另一重要目标。针对模型预测误差较大的问题，可以通过引入更为复杂的模型结构或使用集成学习方法（如随机森林、梯度提升树等）来增强模型的预测能力。模型的精度也可以通过增加更多的影响因子来提升，例如加入气候变化、城市发展规划等动态因素。
大数据技术的应用面临一个重要的挑战——数据质量。由于数据来源多样且异构，数据的准确性和完整性可能存在问题，直接影响到预测结果的可靠性。随着数据收集范围的扩大，数据隐私保护问题也成为一个不可忽视的难题，尤其是在涉及个人用水行为的数据时。
未来，随着数据
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